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Nar那不然
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🌈AI First Player丨低代码平台&AI产品经理
🦸‍♂️超级个体&一人公司探索者
🧠用 AI 打造个人OS
☀️即刻是我的日记本
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Nar那不然
6天前
一直把即刻当日记本,也补一条自我介绍,方便新朋友认识我。

我是 Nar / 那不然,一名 ToB 的AI 产品经理,日常做企业AI落地。

过去6年一直在做产品、梳理企业业务、设计SaaS系统。
AI 兴起的这几年,我也在尝试把这些经验用到自己身上:用 AI 做好工作,持续学习,把想法做成作品,再把有效的方法整理成别人能用的产品和服务。

我一直的价值主张是:
「用AI成为超级个体|让团队进化为超级组织。」

这句话听起来有点大,但也是从很具体的事情开始做。

一个人,怎么让 AI 理解自己的背景,接着上次的思考继续工作?怎么把资料、经验和方法积累下来,让下一次做事更顺手?

一个团队,怎么把 AI 用进实际业务?让它读懂必要的资料和规则,参与具体流程,再让团队成员能够用起来、检查结果、持续改进。

这些都是我正在实践、也会在这里持续分享的内容。

我自己已经搭了一套 AI 工作台,把个人背景、目标、项目资料和常用方法组织起来,用在产品工作、学习、写作和日常事务中。

也在把其中适合复用的部分,做成工作流、Skill 和小产品。

如果你想进一步了解我,可以从这里开始:

🌐 个人网站
我的背景、正在做的事,以及可以一起做什么。
[nar101.com](nar101.com)

✍️ 我的 Blog
关于 AI、产品工作、个人知识管理,以及实践中的思考。
[nar101.com/blog](nar101.com/blog)

🧠 那不然的 AI 工作台
我怎样让 AI 找回相关资料、接上项目进度,并把新的成果和判断留下来。
[nar101.com/works/nar-ai-workbench](nar101.com/works/nar-ai-workbench)

🛠️ 我的作品
产品需求 AI 工作流、Learn Anything,以及持续迭代的工具和实践。
[nar101.com/works](nar101.com/works)

当然,最近也在提供 AI 工作应用咨询和工作流定制,目前已经服务了十几位新朋友。

如果你有一个具体任务,想知道怎么用 AI 做好;想搭建适合自己的 AI 工作台;或者想让团队把 AI 用进一项实际业务,可以来找我聊聊。

个人咨询、工作流与工作台搭建,以及团队的 AI 应用诊断、工作流设计和培训,都可以从一个真实问题开始。

咨询与合作:
[nar101.com/consulting](nar101.com/consulting)

也可以直接扫我的微信二维码。

欢迎私信,说说你在做什么、卡在哪里、希望做到什么程度。

这里也会继续有我的日常、想法和折腾记录。很高兴认识你。
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Nar那不然
09:30
有时候chatGPT会给自己的会话名称上加一些奇奇怪怪的东西
咱也不是很懂😵‍💫
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Nar那不然
1天前
现在的AI Coding究竟有多牛?
刚做了一个🪜梯子用量监控的mac端程序。
只用了 2~3轮对话明确需求,1轮对话确认执行。
就直接大工告成了 (codex|6.1 Sol|Max推理档位)

背景是最近从X博主的推荐,买了搬瓦工网络服务,作为高质量节点给claude的环境做准备
(对不起我还是想体验原生的claude🥹)

因为我想每天看花了多少GB,会不会超额,所以就顺手做了这个

和codex聊完需求后,一轮对话就直接给我做成这样,非常惊喜

不过虽然这版设计比较丑,但已经满足我需求了,
我也不打算优化他的UI,能用就行
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Nar那不然
1天前
跟我基本大差不差了😂 英雄所见略同!

唯一区别是init-memory / save-memory 这两个skill,有点区别。因为我不太喜欢用记忆这个说法,所以一般叫做工作台维护,让工作台里的文件作为唯一真相源,以及随时保持各项目的最新进度,并设置定时任务去更新

Coriaxu: 我感觉你说的这个失败的原因基本是同一个就是都把记忆当成一整坨文本,要么全塞给模型,要么全靠人去维护🤔。 我现在用的办法是把记忆拆成几种职责不同的文件,每种的读法和写法都不一样。常驻规则只放红线和地图。 我主要是 ChatGPT+Claude 作为我的 AI 团队两个主力下属,规则文件(CLAUDE.md / AGENTS.md / )每次都会加载,所以只写两样东西。一样是绝对不能违反的约束,比如金额一律用 Decimal、不许直接改 migration」。另一样是一张我的个人 agent OS地图(以谷歌云盘为载体),写清楚架构看哪个文件、当前进度看哪个文件。架构细节一个字都不写进去。这样字数限制就不是问题了,架构变了也不用动规则文件,因为它只负责指路,不存内容。 然后我有两个 skill,init-memory / save-memory 开始干活之前敲前面的,干完活验收完敲后面的 这套协议状态和日志分成两个文件。 current_state.md 只回答现在是什么样:目标、当前阶段、进行中、卡在哪、下一步。它每次覆盖重写,长度控制在一屏以内。decisions.md 只追加,记录重大决策和理由,比如为什么换掉某个库、为什么某个接口这样设计。新会话开始时模型只读 state。碰到为什么这样做或者前后矛盾,才回去查 decisions 里相关的那几条。你说的日志一多模型读哪段,答案就是平时一段都不读,需要的时候让某个 AI 助理按问题定位着读。 架构只有一份真源。 架构写在 architecture.md 里,别的地方只引用它,不复述。这样架构变了只改一个文件,不会出现规则里一个版本、日志里另一个版本、模型挑错版本照着写的情况。 老实说,一劳永逸是没有的。随着模型每次大升级,例如 GPT6 astra 和 opus5.5,拿到新模型的第一件事,就是更新我的所有跟他俩的写作系统。

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Nar那不然
3天前
「屏幕」这种媒介,本质上限制了AI的发挥。
具体点来说,人与AI之间的交互方式被手机屏、电脑屏 限制了

一个非常简单朴素的真理

真希望全息投影这类新的交互方式早点到来
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Nar那不然
4天前
在Grokbot 里面安装 codex CLI、PI、deepseek Harness、Antigravity 等,再把自己买的各种订阅会员比如火山引擎,都放进去

还有自己常用的知识管理工具Flomo和HEptabase的MCP连接器。

整个配置动作都丝滑无比,基本就是你提需求,他想办法只给你一个输入框 或者链接。比如

1. 填写APIkey的时候给一个输入框输入(AI不会访问到这串key)
2. 登录账号时发链接,点击后登录自己的账号确认授权就行了

全程没有什么阻塞点。

节前我记得用chatGPT的dots的云电脑配置这些,一个都没配成功···

对了 还用它的云电脑成功了注册claude账号,观察几天是否能被封号
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Nar那不然
4天前
Grok bot 相比较 openai dots 领先太多了…
后者的优势可能只有整合了过往所有 ChatGPT app 的资源,有一种大统一的气势
但论好用度 Grok bot 真的是想干啥就能干啥了
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Nar那不然
4天前
AI Native 玩家最大的优势,是习惯把一切交给 AI;
而最大的隐患,也是习惯把一切交给 AI
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Nar那不然
4天前
做笔记本身毫无价值,做笔记时的独立思考才具有价值。

人与AI共处时,最大的问题是把「快速获得高质量信息」这件事,误当成了「快速形成自己的认知」。

学会给自己留出消化的空间

人类的思考,需要慢一点
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Nar那不然
4天前
AI 让人获得答案的速度,已经超过了人理解问题和判断答案的能力

我们太容易把「得到一个合理的答案」,当成「真正理解并解决了问题」
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Nar那不然
5天前
感觉现在chatGPT的模型和额度都卡在一个很尴尬的位置

用量干不过Claude;模型质量也不如

Astra模型还算是挺好用的,但是200美元的额度消耗也特别快,根本不舍得火力全开的用。

6.1 Sol 抗用是抗用,但是质量又不如Astra;尤其是我看中的Computer use能力也差不少

就是很憋屈
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